The present work describes a neural particle classifier system based on topological mapping of the segmented information provided by a high-energy calorimeter, a detector that measures the energy of incoming particles. The achieved classification efficiencies are above 97.50% for the higher energy particle beams, even when experimental data exhibit unavoidable contamination due to the particle beam generation process, what could jeopardize the classifier performance. Some deterioration in the performance for the lower energy range is also discussed. The reduction on the dimensionality of the data input space caused by the topological mapping may be very helpful when online implementation of the classifier is required.

Um sistema classificador neuronal é desenvolvido para identificar três classes de partículas em física experimental de altas energias. O sistema usa a extração de componentes principais de discriminação para combinar compacticidade e alta eficiência de classificação, identificando, inclusive, a contaminação presente nos dados experimentais. Mais de 97% dos eventos analisados são corretamente classificados.

Este trabalho desenvolve um sistema para predição da soroprevalência da Hepatite A. Para isto, são considerados os modelos de regressão de logística e redes neurais artificiais. O desempenho de tais modelos é medido através da taxa de classificação incorreta em uma amostra do município de Duque de Caxias, Rio de Janeiro, que possui elevada prevalência da doença. Resultados mostram que o modelo neural, aplicado sobre a informação relevante extraída do modelo de regressão logística, apresenta um bom desempenho, alcançando uma eficiência de classificação geral acima de 88%.

Neste trabalho, um sistema de classificação de distúrbios elétricos múltiplos e isolados é proposto. A inovação deste sistema está na utilização de um conjunto de filtros no pré-processamento, o que possibilita a separação de algumas classes de distúrbios e, consequentemente, a classificação de distúrbios múltiplos a partir de classificadores mais simples. O sistema proposto foi projetado com dados simulados e testado tanto com dados simulados quanto com dados reais. Bons resultados foram alcançados, uma vez que um desempenho global superior a 99% foi obtido, para o conjunto de dados considerado.

Os avanços tecnológicos em informação e comunicação deram origem a usos inovadores da Internet como meio de comunicação global, levando programas educacionais e de divulgação científica a um nível internacional. Como exemplo, as Visitas Virtuais ao Experimento ATLAS, do Grande Colisor de Hádrons (LHC), no CERN (European Organization for Nuclear Research), usam videoconferências para conectar remotamente pesquisadores do CERN com professores e estudantes de escolas de Ensino Médio e demais pessoas interessadas em todo o mundo. Relatamos aqui uma visão geral dos aspectos educacionais, técnicos e organizacionais das visitas virtuais realizadas no Brasil, especialmente no Rio de Janeiro e no Rio Grande do Norte, com seu valor agregado único, porque une educação não formal à inclusão social, já que toda escola interessada é incentivada a participar